Eview教程model.ppt
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Eview教程model.ppt
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联立方程模型(二联立方程模型
(二)Model对象的使用Model对象包含一组用于模拟和预测的联立方程。
与system对象不同,model对象中不包含要估计的参数;相反,可以使用model对象来计算未知的内生变量的值(外生变量已知的情况下)。
Model对象的创建object-newobject-model也可以从包含估计方程的对象(比如system对象,equation对象)中直接建立model对象,点击procs-makemodel。
创建model的命令modelmacro在Model对象中输入方程makemodel的时候,原对象中包含的方程自动包含到model中。
链接方式:
object_name(可以使用包含equation,system在内的多种对象,自动更新估计系数。
)人工输入或者从估计结果中拷贝和粘贴。
在Model对象中输入方程(续)与system对象不同,model对象中可以包含恒等式。
system对象只能包含需要估计的方程,不能包含恒等式。
Model对象中的语句除了方程之外,model对象中还能包含语句,这些语句可以控制解模型过程的几个方面。
这里只介绍两种。
注释语句(使用标志)。
assign语句用于指定解模型的结果存放在何处。
assign语句用法assigngdpgdpfassigngdpgdpfcscsfinvinvfassignallfassignall_v1assignprefixfrc_assign语句用法(续)语句用法(续)all和prefix的优先级低于名称明确指定。
下面的语句等价assignallfgnpgnp_frassigngnpgnp_frallfassigngnpgnp_frassignallf前面可以加,作用不变,比如assigngnpfrgnp如果makemodel,Eviews默认添加assignallf到model中在model中添加方程和语句的命令macro.appendcs=10+0.8*y(-1)macro.appendi=0.7*(y(-1)-y(-2)macro.appendy=cs+i+gmacro.appendassignall_s解model输入方程和语句之后就可以解model了。
解方程之前要确认要解的内生变量的个数等于model中方程的个数。
解方程使用solve按钮。
解model的几个注意注意确定样本区间是您希望解的区间;注意warningmessage;解模型后产生的新变量作为新序列存放在工作文件中。
model的解法的解法dynamic:
第一期使用历史数据;随后使用本模型计算出的内生变量来计算下期内生变量。
Static:
每期都使用历史数据进行计算,one-period-aheadforecast。
Fiteachequation:
每期使用历史数据,单独计算每个方程。
不把方程组作为一个系统来解。
迭代选项迭代选项Eviews使用Gauss-Seidel迭代方法解线性方程组。
可以设置迭代选项。
一般使用默认值。
解解model的命令的命令solvesolve(options)model_namemodel_name.solve(options)默认的方法是dynamic,可以设置options更改解model的方法。
使用命令方式时不要忘记在model定义中加上assign语句,否则会出现原序列被覆盖的问题。
options对应菜单中的选项,具体参数可以参看帮助文件。
Model对象的应用举例对象的应用举例求RMS,经济预测,政策模拟Klein模型读入数据,建立Klein1system对象,估计system。
所有的前定变量作为工具变量,包括常数项。
system中输入的方程中输入的方程cu=c
(1)+c
(2)*p+c(3)*p(-1)+c(4)*(wp+wg)i=c(5)+c(6)*p+c(7)*p(-1)+c(8)*k(-1)wp=c(9)+c(10)*x+c(11)*x(-1)+c(12)*ainsttgwgap(-1)k(-1)x(-1)c求求RMS从systemKlein1中makemodel(系统默认添加assign语句)输入恒等式x=cu+i+gp=x-t-wpk=k(-1)+i求求RMS(续)(续)用static方法解model得到内生变量的拟合序列,xxf。
计算RMS(循环,sumsq)循环法defineavectorrms1tostoresixendogenousvariablesrmsvector(6)rms1rms1=0defineresidualseriesandmakeconversiontotheresidualseriesseriesresid_cum_1=cumf1-cumresid_cum_1=resid_cum_1/cumfor!
i=2to22rms1
(1)=rms1
(1)+resid_cum_1(!
i)2nextrms1
(1)=(rms1
(1)/21)0.5使用sumsq函数sumsq函数用来计算一个序列的平方和。
(sum函数)defineavectorrms1tostoresixendogenousvariablesrmsvector(6)rms1rms1=0defineresidualseriesandmakeconversiontotheresidualseriesseriesresid_cu_1=cuf1-curesid_cu_1=resid_cu_1/curms1
(1)=sumsq(resid_cu_1)rms1
(1)=(rms1
(1)/21)0.5补充用同样的方法可以计算每个内生变量的RMS,分别存放在刚才定义的6维向量中。
用OLS估计方程,另外定义一个6维向量,执行与刚才相同的操作,可以得到OLS估计的RMS。
注意:
用ols时,从systemmakemodel的时候要更改assign语句。
从而可以进行估计方法优劣的比较。
经济预测利用模型作未来20年的预测。
扩大样本区间为19201961。
在样本区间19421961间为外生变量赋值。
(g,t,wg用1941年值,趋势项继续)在19421961区间内用dynamic法解model得到内生变量的预测值。
经济预测命令方式smpl4261seriesg=g(-1)seriest=t(-1)serieswg=wg(-1)seriesyear=trend(1921)solvemodel01dynamicmethodisdefaultseirescu_baseline=cuf政策模拟模拟1942年税收的一个一次性提高对消费造成的影响。
在1942年使税收增加10。
重新在19421962区间内解model得到内生变量的另一个预测值。
在线形图中比较两个预测,看提高税收造成的影响。
政策模拟政策模拟命令方式命令方式smpl4242seriestx=tx+10smpl4261solvemodel01seriescu_ti=cuf
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